Modelling and Reasoning with Vague Concepts
Lingua: inglese
Editore: Springer Us Jan 2006, 2006
- Rilegato
- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Vague concepts are intrinsic to human communication. Somehow it would seems that vagueness is central to the flexibility and robustness of natural l- guage descriptions. If we were to insist on precise concept definitions then we would be able to assert very little with any degree of confidence. In many cases our perceptions simply do not provide sufficient information to allow us to verify that a set of formal conditions are met. Our decision to describe an individual as 'tall' is not generally based on any kind of accurate measurement of their height. Indeed it is part of the power of human concepts that they do not require us to make such fine judgements. They are robust to the imprecision of our perceptions, while still allowing us to convey useful, and sometimes vital, information. The study of vagueness in Artificial Intelligence (AI) is therefore motivated by the desire to incorporate this robustness and flexibility into int- ligent computer systems. This goal, however, requires a formal model of vague concepts that will allow us to quantify and manipulate the uncertainty resulting from their use as a means of passing information between autonomous agents. I first became interested in these issues while working with Jim Baldwin to develop a theory of the probability of fuzzy events based on mass assi- ments. 246 pp. Englisch.…
Codice articolo 9780387290560
- Titolo
- Modelling and Reasoning with Vague Concepts
- Autore
- Jonathan Lawry
- Editore
- Springer Us Jan 2006
- Anno di pubblicazione
- 2006
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0387290567
- ISBN 13
- 9780387290560
- Peso dell'articolo
- 598 grammi
- Dimensioni
- 244x164x22 mm
This volume introduces a formal representation framework for modelling and reasoning, that allows us to quantify the uncertainty inherent in the use of vague descriptions to convey information between intelligent agents. This can then be applied across a range of applications areas in automated reasoning and learning. The utility of the framework is demonstrated by applying it to problems in data analysis where the aim is to infer effective and informative models expressed as logical rules and relations involving vague concept descriptions. The author also introduces a number of learning algorithms within the framework that can be used for both classification and prediction (regression) problems. It is shown how models of this kind can be fused with qualitative background knowledge such as that provided by domain experts. The proposed algorithms will be compared with existing learning methods on a range of benchmark databases such as those from the UCI repository.
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Dalla quarta di copertina
Vagueness is central to the flexibility and robustness of natural language descriptions. Vague concepts are robust to the imprecision of our perceptions, while still allowing us to convey useful, and sometimes vital, information. The study of vagueness in Artificial Intelligence (AI) is therefore motivated by the desire to incorporate this robustness and flexibility into intelligent computer systems. Such a goal, however, requires a formal model of vague concepts that will allow us to quantify and manipulate the uncertainty resulting from their use as a means of passing information between autonomous agents.
This volume outlines a formal representation framework for modelling and reasoning with vague concepts in Artificial Intelligence. The new calculus has many applications, especially in automated reasoning, learning, data analysis and information fusion. This book gives a rigorous introduction to label semantics theory, illustrated with many examples, and suggests clear operational interpretations of the proposed measures. It also provides a detailed description of how the theory can be applied in data analysis and information fusion based on a range of benchmark problems.
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